Wikipedia:Proyecto educativo/Fundamentos tecnológicos del e-learning 2019-20 (I)/Aula 2/Grupo 15

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Integrantes del grupo y Aprendizaje Adaptativo[editar]

A continuación los cuatro nombres de usuario de los integrantes del grupo 15:

Tema escogido por el grupo: Aprendizaje Adaptativo.

Acuerdos y fases para la elaboración de un artículo en la Wikipedia[editar]

Una vez establecido el grupo de trabajo en torno a una temática de interés común, a continuación se muestran las indicaciones para el establecimiento explícito de acuerdos entre los integrantes y la atribución de responsabilidades según las diferentes fases del trabajo:

  1. Fase de acuerdos iniciales. Distribución del trabajo entre los participantes del grupo, estableciendo los roles de cada uno, las tareas a realizar y su temporización. Primer acuerdo sobre los elementos del artículo a modificar y/o completar en el espacio de “Taller”.
  2. Fase de documentación sobre la temática. Incluye la profundización sobre la temática mediante una búsqueda e identificación de fuentes relevantes.
  3. Fase de análisis y síntesis individual de la información de relevancia a ser incorporada en el artículo. Esta redacción puede realizarse de manera privada o directamente en el “Taller” para que todos los integrantes del grupo puedan ir haciendo un seguimiento del avance del artículo.
  4. Fase de publicación en el taller de todas las secciones/párrafos del artículo acordados por cada uno de los participantes. Se debe utilizar la “Lista de control” para verificar que se respetan los criterios formales de publicación de la Wikipedia.
  5. Fase de revisión. En base a una versión cuasi definitiva del artículo, cada participante del grupo debe realizar una revisión general para asegurar que el texto de todo el grupo respeta una estructura, estilo y lenguaje coherentes y que los contenidos han sido desarrollados en su totalidad.
  6. Fase de verificación. Cuando se disponga de la versión definitiva, se debe consultar nuevamente el documento “Lista de control” y revisar que todo el documento cumple cada punto. En caso contrario se revisará el artículo nuevamente antes de escribir al profesor para pedir su autorización para publicar.
  7. Fase de publicación. Una vez recibida la autorización del profesor, se puede proceder a la publicación en Wikipedia párrafo a párrafo, no todo a la vez.
Tarea Responsable Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4
Seguimiento del trabajo en grupo (monitorear y alertar posibles retrasos) (Fran Ruiz) x x x x
Elementos del artículo a modificar todos X
Documentación todos de manera individual X
Análisis y síntesis todos de manera individual X
Publicación en el taller todos X
Revisión todos X
Verificación (Rafael Vico) X
Notificación al profesor (Belén Poveda) X
Publicación en Wikipedia (Jose Roldán) X

Fases para la elaboración del artículo[editar]

Fase de acuerdos iniciales.

El grupo de trabajo 15 (Aprendizaje Adaptativo) ha acordado trabajar los siguientes puntos:

1. Hacer una revisión de la información.

2. Modificar y/o ampliar información sobre el Aprendizaje Adaptativo.

3. Revisar la bibliografía.


Comunicación interna.

La comunicación del grupo será a través de “Drive” y de "WhatsApp" para una mayor rapidez del intercambio de la información.

Aprendizaje Adaptativo[editar]

El aprendizaje adaptativo es un procedimiento educativo que utiliza los algoritmos informáticos para organizar la interacción con el alumnado y ofrecer recursos personalizados y actividades de aprendizaje para abordar las necesidades específicas de cada alumno. Las computadoras se adaptan a la presentación de material educativo de acuerdo a las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, como lo indican sus respuestas a las preguntas, tareas y experiencias. La tecnología abarca aspectos derivados de diversos campos de estudio, incluyendo la informática, la educación, la psicología y la ciencia del cerebro.

El aprendizaje adaptativo ha sido parcialmente impulsado por una realización que el aprendizaje hecho a medida no puede lograr a gran escala utilizando los enfoques tradicionales, de aproximaciones no adaptativas. Los sistemas de aprendizaje adaptativo tratan de transformar al aprendiz de receptor-pasivo de la información a colaborador en el proceso educativo. La principal aplicación de los sistemas de aprendizaje adaptativo está en la educación, pero otra aplicación frecuente es la formación empresarial. Han sido diseñados como aplicaciones para los ordenadores de sobremesa, aplicaciones web, y ahora se están introduciendo en los programas en general.[1]​

El aprendizaje adaptativo se ha implementado en varios tipos de sistemas educativos como: hipermedia adaptativo, sistemas tutoriales inteligentes, tests adaptativos informatizados, y agentes pedagógicos basados en ordenadores.

Historia[editar]

El aprendizaje adaptativo o tutoría inteligente tiene su origen en los avances de la inteligencia artificial y comenzó a ganar popularidad en la década de 1970. En ese momento, era comúnmente aceptado que los ordenadores, con el tiempo, alcanzarían la capacidad humana de la adaptabilidad. En el aprendizaje adaptativo, la premisa básica es que la herramienta o el sistema será capaz de adaptarse al método de aprendizaje del estudiante/usuario, lo que resulta una mejor y más eficaz experiencia de aprendizaje para el usuario. Ya en los años 70 la principal barrera fue el coste y el tamaño de los equipos, lo que hace impracticable la aplicación generalizada. Otro obstáculo en la adopción de sistemas inteligentes tempranos era que las interfaces de usuario no eran propicias para el proceso de aprendizaje. El inicio de los trabajos en los sistemas de aprendizaje adaptativo e inteligente por lo general se remonta al sistema escolar que ofrece el aprendizaje adaptativo para el tema de la geografía de América del Sur.[2]​ Un número de otros sistemas innovadores apareció en los cinco años siguientes. Una buena cuenta de los primeros trabajos sobre el aprendizaje adaptativo y sistemas inteligentes de tutoría se puede encontrar en el clásico libro Sistemas de Tutoría Inteligente.[3]​

En 1905, el psicólogo Alfred Binet y su socio Théodore Simon publicaron una escala por niveles que abarcaba de los 3 a los 13 años en la cual, a través de la correcta realización de una serie de pruebas se iba pasando de nivel y así conseguían determinar la capacidad del niño.[4]​

Durante el siglo XX aparecío el término de aprendizaje adaptativo como Teoría del Aprendizaje Programado. Su desarrollo parte desde unas secuencias en las actividades, donde el alumnado tiene que conseguir de manera progresiva, de esta manera se consideraba que el alumnos había adquirido asimilar los conceptos propuestos. [5]​

En 1960 surgió en la Universidad de Illinois el Programmed Logic Automated Teaching Operations (PLATO), es considerado como el pionero en realizar un proceso de enseñanza por computadora.[6]​

Estas fueron las bases de la denominada comunidad en línea.[7]​ Su objetivo radica en establecer contenidos para orientar a los componentes estudiantiles. Actualmente podemos diferenciar entre :las redes sociales y las comunidades privadas.[8]​ Esta evolución ha permitido el establecimiento de las denominadas Comunidades Virtuales.[9]​Las cuales se organizan en función de las diferentes tipos de temáticas planteadas :en personas, en un tema o en un acontecimiento.

Con la llegada de la inteligencia artificial, en la década de los 70, se va desarrollando un auge tecnológico aunque surgían algunos problemas por resolver como el coste y el tamaño de los ordenadores. Es en estos años cuando se comienzan a crear los sistema de tutoría inteligente (STI), aunque es ya en la década de los 80 cuando tendrá más difusión con la expansión y abaratamiento de los dispositivos informáticos.[10]​

Desde 1989 se han realizado distintas conferencias internacionales de inteligencia artificial en educación (AIED). El objetivo es poner en común las últimas investigaciones en sistemas inteligentes y diversas aplicaciones informáticas relacionadas con la educación. [11]​ En la segunda década de los 2000, aumentan las oportunidades para que el aprendizaje adaptativo cobre mayor relevancia y aumente su aplicación, gracias a la facilidad para acceder a la tecnología por parte de los docentes; un cada vez más complejo análisis de los datos y del aprendizaje; y el emergente desarrollo de la investigación sobre teorías del aprendizaje. La unión de estos tres elementos posibilita la construcción de sistemas inteligentes para este aprendizaje. [12]​

Este tipo de aprendizaje requiere de aplicaciones que permitan analizar los datos de alta frecuencia, para que se facilite la interacción entre el profesor y el alumno. Una de ella es la de ´´Grandes Datos´´ o Big Data, la cual permite el análisis y gestión de gran cantidad de datos que normalmente superan la capacidad de un ordenador. Esto sirve para descubrir y analizar relaciones desconocidas para el usuario. Por ello la Educación es un ámbito de lo más propicio para experimentar sobre el Big Data.[13]​ El concepto de Big Data, tiene sus raíces en las capacidades de gestionar grandes conjuntos de datos digitales que normalmente suelen tener una potencia de almacenamiento y procesamiento superior a la de un solo ordenador. Y gracias a este concepto , los Big Data, requieren de la visualización de los datos, lo cual permite una exploración interactiva de cualquier dimensión y naturaleza, lo que se traduce en obtener ideas y conclusiones que permitirán tomar mejores decisiones que influyen directamente en la calidad del proceso de Enseñanza-aprendizaje y por lo tanto de la Educación.[14]​


Aprendizaje adaptativo en la era de las TIC[editar]

La capacidad para guardar y comparar información, las Tecnologías de la Información y la Comunidación admiten la creación de caminos en el aprendizaje para el alumnado, ajustando datos por el ejercicido del alumno con información estadística, generando patrones y respuestas desde el estudio del grado de validez y ritmo con la que el discente complementa las actividades. También, por su naturaleza en Internet, el aprendizaje adaptativo digital del actual siglo puede mejorar en la pedagogía programada. De esta manera, como se observa en el programa LearnSmart, que usa el libro digital del estudiante para organizar su trayecto educativo, o Knewton, que organiza el trayecto educativo a la vez que es usado en tiempo real por el alumno, los métodos de aprendizaje adaptativos estudian de los alumnos para personificar su educación. [5]​

Gracias a la portabilidad de los dispositivos relacionados con las TIC, el aprendizaje adaptativo puede utilizarse tanto dentro como fuera de la clase mediante la propuesta Bring Your Own Device (BYOD), que consiste en emplear los dispositivos tecnológicos de los discentes como herramientas de aprendizaje en clase. [5]​

La llegada de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones crea un panorama de continuo cambio, donde la adaptación e innovación son los pilares fundamentales. La utilización de estas herramientas contribuye a que el proceso de Enseñanza-aprendizaje sea más colaborativo, interactivo y flexible a partir de la aplicabilidad que se alcanza con la personalización de la enseñanza, (aprendizaje adaptativo). Las TIC aportan a la educación aspectos innovadores, lo que supone una mejora en la calidad de las formas de aprender y enseñar. Las TIC junto con el aprendizaje adaptativo nos ofrecen la oportunidad de transformar la enseñanza tradicional, pasiva y centrada en la transmisión de conocimientos, el profesor y la clase, en otro tipo de educación más personalizada, participativa, centrada en el objetivo de conseguir aprendizajes diversos y significantes para cada estudiante.[15]​ Las TIC aportan al campo de la educación aspectos de gran valor cualitativo que afecta a las formas de enseñar y aprender mediante un desarrollo multidisciplinario en el que intervienen varias ciencias, entre ellas la pedagogía y la computación claves en aprendizaje adaptativo. Su utilización contribuye a que los procesos de enseñanza-aprendizaje sean más colaborativos, interactivos y flexibles a partir de la aplicabilidad que se alcanza en la personalización de la enseñanza, (aprendizaje adaptativo).[16]​

Aprendizaje adaptativo como inclusión en diferentes contextos socio-culturales[editar]

Vivimos en un mundo globalizado donde los medios electrónicos de información, formación y las redes sociales suponen una nueva estructura de comunicación, es decir, son determinantes. Y como tal, están en todos los ámbitos de la sociedad. El aprendizaje adaptativo cubre las necesidades de aquellas personas que se encuentran en situaciones desfavorecidas y hace frente a la llamada ´´brecha digital´´ entendida como, las desigualdades en el acceso, uso y conocimiento, en un sentido muy amplio, a/de las tecnologías de la comunicación digital y el desarrollo de la llamada sociedad de la información.[17]​

Por tanto, la inclusión social mediante el aprendizaje adaptativo y las NTCI (Nuevas Tecnologías de la Comunicación y la Información) tienden a cerrar esta brecha, muy abierta sobre todo en zonas, poblaciones más aisladas, conflictivas, desfavorecidas y para personas en situación de discapacidad. Por lo tanto un elemento fundamental para cerrar la brecha tecnológica es, inicialmente, “abrir” las vías de comunicación electrónica para acceder a la tecnología libre. El propósito no es otro sino, que todo el mundo acceda a las tecnologías y por consiguiente a internet para poder servirse de esa formación a la que todos tenemos derecho.[18]​

Cuando hablamos de aprendizaje adaptativo, hablamos de un proceso que se caracteriza porque los alumnos son quienes diseñan su estructura de interacciones y mantienen el control sobre las diferentes decisiones que repercuten en su aprendizaje. De igual manera se adapta y cubre nuestras necesidades y eso incluye todas y cada una de ellas, (económicas, personales, territoriales). Es más, según un estudio, los usuarios adaptan consciente o inconscientemente la tecnología a sus vidas, a los contextos en los que viven, a sus situaciones sociales, culturales y afectivas. Así como de forma recíproca la tecnología es maleable a las situaciones citadas anteriormente.[19]​

Por todo ello, el Aprendizaje adaptativo se puede considerar un elemento de inclusión social que aún mantiene viva la esperanza de que no existan brechas digitales ni brechas para el acceso a la educación.[20]​

La tecnología y la metodología[editar]

Los sistemas de aprendizaje adaptativo se han dividido tradicionalmente en componentes separados o modelos. Aunque se han presentado diferentes grupos de modelos, la mayoría de los sistemas incluyen algunos o todos los siguientes modelos (en ocasiones con diferentes nombres):[21]​[22]​

  • Modelo de Expertos - El modelo con la información que ha de ser enseñado.
  • Modelo de Estudiante - El modelo que sigue y aprende sobre el estudiante.
  • Modelo de Instrucción - El modelo que realmente transmite la información.
  • Entorno de Instrucción - La interfaz de usuario para interactuar con el sistema.

Modelo experto[editar]

El modelo experto almacena información sobre el material que se está enseñando. Esto puede ser tan simple como las soluciones para el conjunto de preguntas, pero también, puede incluir lecciones y tutoriales y, en sistemas más sofisticados, incluso metodologías de expertos para ilustrar enfoques a las preguntas.

Los sistemas de aprendizaje adaptativo que no incluyen un modelo experto incorporarán normalmente estas funciones en el modelo de instrucción.

Modelo de estudiante[editar]

El medio más simple de determinar el nivel de habilidad de un estudiante es el método utilizado en el CAT (prueba de adaptación computerizada o computerized adaptive testing). En el CAT, el sujeto se presenta con las preguntas que se seleccionan en función de su nivel de dificultad en relación al presunto nivel de habilidad del sujeto. A medida que avanza la prueba, el ordenador ajusta la puntuación del sujeto en función de sus respuestas, de forma continua afinando la puntuación mediante la selección de las preguntas de un rango más estrecho de dificultad.

Un algoritmo para una evaluación de estilo CAT es fácil de implementar. Un gran número de preguntas se reúnen y clasifican de acuerdo a la dificultad, a través de análisis de expertos, la experimentación o una combinación de los dos. El ordenador realiza entonces lo que es esencialmente una búsqueda binaria, dando siempre una cuestión que está a medio camino entre lo que el equipo ya ha determinado que son máximos y mínimos posibles niveles de habilidad. Estos niveles se ajustan posteriormente para el nivel de la dificultad de la pregunta, reasignando el mínimo si el sujeto responde correctamente, y el máximo si el sujeto responde incorrectamente. Obviamente, un cierto margen de error tiene que ser construido para permitir escenarios en los que la respuesta del sujeto no sea indicativo de su verdadero nivel de habilidad, sino simplemente una coincidencia. Haciendo múltiples preguntas de un nivel de dificultad se reduce en gran medida la probabilidad de una respuesta engañosa, y permitiendo que la gama de crecimiento más allá del nivel de habilidad asumido puede compensar posibles evaluaciones y/o valoraciones. Esta evaluación garantiza obtener una rentabilidad a lo largo del proceso.[23]​Destacamos las siguientes: Se reduce los tiempos de forma drástica. Los resultados son más minuciosos. Produce un incremento en la atención del alumnado. Más rigor en el ejercicio.[23]​

Una extensión adicional para identificar debilidades en términos de conceptos es programar el modelo de estudiante para analizar las respuestas incorrectas. Esto es especialmente aplicable a preguntas de elección múltiple. Consideremos el siguiente ejemplo :

Q. Simplificar: 2X2+X3

a) No se puede simplificar

b) 3X5

c) ...

d) ...

Es evidente que un estudiante que responde (b) está añadiendo los exponentes y no llega a comprender el concepto de términos semejantes. En este caso, la respuesta incorrecta proporciona información adicional más allá del simple hecho de que es incorrecta.

Modelo instruccional[editar]

El modelo instruccional generalmente se tiene en cuenta para incorporar las mejores herramientas educativas que ofrece la tecnología (como presentaciones multimedia) con el asesoramiento experto de un profesor sobre métodos de presentación. El nivel de sofisticación del modelo instruccional depende en gran medida del nivel de sofisticación del modelo de estudiante. En un modelo de estudiante de estilo CAT, el modelo instruccional simplemente clasifica lecciones en correspondencia con los rangos para el grupo de preguntas. Cuando el nivel del estudiante se ha determinado de manera satisfactoria, el modelo instruccional proporciona la lección apropiada. Los modelos de los estudiantes más avanzados, cuyas evaluaciones se basan en conceptos, necesitan un modelo de instrucción que organiza sus lecciones por concepto también. El modelo instruccional puede ser diseñado para analizar el conjunto de debilidades y diseñar un plan de lecciones en consecuencia.

Cuando las respuestas incorrectas están siendo evaluadas por el modelo de estudiante, algunos sistemas parecen proporcionar información a las preguntas reales en forma de 'consejos'. A medida que el estudiante comete errores, aparecen sugerencias útiles como "prestar atención a la señal del número". Esto también puede caer en el dominio del modelo instruccional, con toques genéricos basados en conceptos que se ofrecen sobre la base de las debilidades conceptuales, o los consejos puede ser preguntas específicas en cuyo caso el estudiante, instruccional, y los modelos expertos se solapan. Existen diferentes modelos en el diseño instruccional.[24]​

Modelo de Gagné.

Establece un sistema basado en niveles diferentes de aprendizaje asociados a la instrucción más adecuada. Se describe nueve procesos de instrucción: 1. Captar la atención de los estudiantes: recepción 2. Información de los objetivo: expectativa 3. Estimular los conocimientos previos: recuperación 4. Establecer el estímulo: percepción selectiva 5. Introducir guía de aprendizaje: codificación semántica 6. Asegurar la comprensión de los alumnos: responder 7. Facilitar retroalimentación: refuerzo 8. Evaluación del rendimiento: recuperación 9. Reforzar la retención y la transferencia: generalización.[25]​

Modelo ADDIE.

Se caracteriza por ser interactivo, el cual permite que el análisis de la evaluación formativa serán el referente para empezar una nueva fase:

  1. Análisis.
  2. Diseño.
  3. Desarrollo.
  4. Implementación.
  5. Evaluación.[26]​

El modelo ASSURE.

Su sigla es el resultado de las fases que lo componen. (Análisis, Establecimiento, Selección, Utilización, Requiere, Evaluación). Este modelo toma como referencia las instrucción de Gagné, permite crear espacios de aprendizaje donde los estudiantes son los protagonistas. Los pasos que establece este modelo son:

  • Valoración de los estudiantes
  • Selección de objetivos
  • Determinar los métodos instruccionales, medios y materiales
  • Empleo de medios y materiales
  • Interacción de los estudiantes
  • Evaluación y revisión.[27]​

Modelo Kemp.

El modelo presenta una estructura de nueve pasos y se caracteriza por su flexibilidad a la hora de iniciarse:

  1. Localizar problemas de instrucción
  2. Valoración del alumno
  3. Seleccionar el contenido de la materia
  4. Secuenciar los objetivos de instrucción
  5. Identificar los contenido de la secuencia
  6. Planificar estrategias de instrucción
  7. Organizar el mensaje y la entrega
  8. Establecer los instrumentos de evaluación
  9. Presentar los recursos de apoyo para la instrucción.[28]​

Implementaciones[editar]

Adaptación del aprendizaje[editar]

La personalización hace hincapié a distintos factores del aprendizaje, lo que puede adaptar los procesos de aprendizaje a las características individuales de los discentes. Por ejemplo, son individualizadas:

  • El contenido: pueden adaptarse en función del nivel exigido en las actividades, en las tareas y los proyectos planteados; también los conceptos y destrezas que se quieren trabajar por el alumno.[29]​
  • El formato:se pueden modificar tanto el tipo de las situaciones como la estructuración de la misma.[29]​
  • La organización: pueden variar el orden de actividades.[29]​

Aprendizaje a distancia[editar]

Los sistemas de aprendizaje adaptativo pueden ser implementadas en Internet para su uso en la enseñanza a distancia y la colaboración en grupo. El campo de la educación a distancia está incorporando aspectos de aprendizaje adaptativo. Sistemas iniciales sin aprendizaje adaptativo fueron capaces de proporcionar información automatizada a los estudiantes a los que se hacen preguntas de un banco de preguntas preseleccionado. Sin embargo, esa estrategia carece de la orientación que los profesores pueden proporcionar en el aula. Las tendencias actuales en educación a distancia requieren del uso de aprendizaje adaptativo para implementar el comportamiento dinámico inteligente en el entorno de aprendizaje.

Durante el tiempo que un estudiante pasa aprendiendo un nuevo concepto, se prueban sus capacidades y bases de datos de seguimiento de su progreso a través de uno de los modelos. La última generación de sistemas de enseñanza a distancia tiene en cuenta las respuestas de los estudiantes y se adaptan a las capacidades cognitivas del estudiante usando un concepto llamado andamiaje cognitivo. Andamiaje cognitivo es la capacidad de un sistema de aprendizaje automático para crear un camino cognitivo de evaluación de menor a mayor en función de las capacidades cognitivas demostradas.[30]​ Una actual y exitosa aplicación de aprendizaje adaptativo en la educación a distancia basada en la Web, es el motor Maple de WebLearn, de la Universidad RMIT.[31]​ WebLearn está lo suficientemente avanzada para proporcionar la evaluación de los problemas que plantea a los estudiantes, incluso si esas preguntas no tienen una respuesta única, como los que están en el campo de las matemáticas.

El aprendizaje adaptativo puede ser incorporado para facilitar la colaboración en grupo dentro de los entornos de aprendizaje a distancia como los foros o los servicios de intercambio de recursos.[32]​ Algunos ejemplos de cómo el aprendizaje adaptativo puede ayudar con la colaboración incluyen la agrupación automatizada de usuarios con los mismos intereses, y la personalización de enlaces a fuentes de información basado en los intereses declarados por el usuario o los hábitos de navegación del usuario.

La Web 3.0 o Web Semántica, a nivel educativo, es lograr agentes software que interpreten el significado de los contenidos de la Web, para ayudar a los usuarios a desarrollar sus tareas. Con ello se pretende reducir el tiempo empleado en una búsqueda avanzada y que permita establecer unas nuevas bases para el estudio de los datos.[33]​

Diseño del juego[editar]

En 2014, un investigador educativo concluyó un estudio de varios años de aprendizaje adaptativo para el diseño de juegos educativos. La investigación se desarrolló y validó el modelo ALGAE (Adaptive Learning Game dEsign), un modelo integral de aprendizaje adaptativo basado en las teorías y prácticas de diseño de juegos, estrategias de enseñanza y modelos de adaptación. La investigación se extendió, previa investigación en el diseño del juego, estrategias de enseñanza y aprendizaje adaptativo, combinando estos tres componentes en un solo modelo complejo.

El estudio dio como resultado el desarrollo de un modelo de diseño juego educativo adaptativo para servir como guía para los diseñadores de juegos, diseñadores instruccionales, y educadores con el objetivo de aumentar los resultados de aprendizaje. Los participantes en la encuesta validaron el valor del modelo ALGAE y proporcionaron una comprensión específica de la construcción, el uso, beneficios y retos del modelo. El modelo ALGAE actual se basa en estos conocimientos. El modelo sirve ahora como una guía para el diseño y desarrollo de juegos de ordenador educativos. La aplicabilidad del modelo se evalúa como intersectorial, incluyendo al gobierno y agencias/unidades militares, la industria del juego y el mundo académico. El valor real del modelo y el enfoque de implementación apropiada (enfocado o desenfocado) será plenamente efectivo cuando la adopción del modelo de ALGAE se hace más generalizada.[34]​

Se introduce un nuevo término, la gamificación. La aplicación de la gamificación en las aulas implica seguir una estrategia: concretar las características de los alumnos, establecer los objetivos de aprendizaje y los contenidos y actividades educativas motivadoras que afianzarán la retención de la información en los alumnos.[35]​

El rol que desempeña el docente[editar]

En este tipo de aprendizaje mediante las herramientas en línea no restringe el trabajo del docente ni la relación hacia los discentes. En verdad, ayuda al desempeño del docente, guiando el aprendizaje, le ofrece información útil sobre cómo aprende el alumnado y ahorra tiempo para ejecutar otras actividades y desarrollar de manera más directa con los alumnos que presentan algún tipo de dificultad durante el proceso.[29]​

Beneficios del aprendizaje adaptativo[editar]

Para el docente[editar]

  • El tiempo invertido es inferior respecto a la elaboración del material didáctico así como en el proceso de evaluación de los alumnos. En este sentido, el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), permite destinar mayor tiempo hacia una atención más personalizada e individualizada en función de las necesidades de los aprendices. Para este fin existen varios programas, como el australiano smart sparrow.
  • Permite llevar a cabo la observación de los progresos de cada alumno pues el profesorado tiene un acceso cercano y directo a la actividad que los alumnos desempeñan a lo largo de las distintas sesiones. En este caso, el docente sirve de guía proporcionándoles la ayuda necesaria.[36]​
  • De manera generalizada, estos programas aportan datos sobre la evolución del curso informando, no sólo al maestro sino también a los tutores legales de cada estudiante, respecto al grado de conocimiento adquirido hasta el momento. [37]​
  • Ofrece la posibilidad de personalizar la asignación de tareas, de forma individual y/o grupal, facilitando el acceso directo al contenido que se desea impartir; aspecto esencial para no solo motivar sino también reforzar el proceso de aprendizaje.[5]​
  • Los docentes adquieren y consolidan la información de los discentes y de sus habilidades, puntos débiles y fuertes de su formación, y pueden comunicarse y guiarlos de forma personalizada para llegar a sus metas.[29]​
  • Posibilita un seguimiento eficaz del alumnado, ya que permite al docente visualizar el avance de los estudiantes durante cada uno de sus ejercicios, para poder prestarle ayuda y servir de guía en todo momento.[5]​
  • El feedback entre el profesor y el alumno es inmediato. El docente conoce de antemano los hechos que han conducido al alumno a su situación actual, pudiendo atenderle de una manera más rápida.[38]​
  • Permite ofrecer tareas alternativas, de forma individual o en equipo, con rapidez y de manera cómoda.[5]​

Para los alumnos[editar]

  • Son los protagonistas de su aprendizaje, ya que les concede autonomía e independencia a la hora trabajar dentro y fuera del contexto escolar potenciando, entre el alumnado, una actitud reflexiva en relación con los posibles errores cometidos. Para ello, existe una variedad de actividades complementarias, intuitivas, para trabajar con distintos contenidos tantas veces como sean necesarias. [39]​
  • Los alumnos obtienen mejores éxitos del proceso gracias al sistema inteligente, ya que se adapta al itinerario de enseñanza según sus dificultades y necesidades, conoce los resultados y les facilita el identificar errores.[5]​
  • Facilita el acceso a plataformas como Matic de aula Planeta, destinada al aprendizaje adaptativo en base a las matemáticas para Educación Secundaria Obligatoria, permiten desarrollar conceptos y habilidades, además de asimilar los contenidos propuestos. Además da autonomía al alumnado y les permite saber cómo han avanzado en su aprendizaje. Básicamente, les permiten aprender a aprender.[5]​
  • Los alumnos pueden aprender en base a sus intereses y motivaciones, prestando atención a los conocimientos de las áreas donde más lo necesitan; al ser personalizado facilita la comprensión y la adquisición de los mismos.[38]​
  • Su aplicación es posible adaptarla a cualquier etapa educativa, ajustándose en función de las respuestas de los aprendices.
  • Incrementa la motivación y el grado de implicación del estudiante.
  • Promueve un aprendizaje efectivo y gradual.
  • Capta con mayor facilidad la atención del estudiante.[40]​
  • La rapidez y la gran adaptación a las necesidades de los alumnos, asegura que la recepción de los conocimientos sea rápida y eficaz.[5]​
  • Favorecen la inserción al mundo de las TIC, ampliando sus metas personales y laborales.[38]​

Tutorial adaptativo[editar]

Permite a los docentes establecer una comunicación fluida e inmediata hacia los discentes que conforman los grupos. Este proceso de retroalimentación permite la contextualización del proceso de enseñanza y aprendizaje y mejor de forma inmediata aquellas dificultades y aspectos deficientes que van surgiendo. Se parte de tres premisas organizativas:[23]​

  • Feedback: durante el planteamiento de los diferentes proyectos en los cuales engloban tareas y actividades.
  • Ordenación y estructuración: se basa en el establecimiento de rutinas por parte de los discentes.
  • Análisis de los docentes: es una valoración continua del proceso.

Analíticas de aprendizaje[editar]

Las analíticas de aprendizaje consisten en la recogida, medición, análisis y obtención de información a partir de datos recogidos de estudiantes y sus contextos. Su propósito es entender y optimizar tanto el aprendizaje como el entorno en el que se lleva a cabo.[41]​

Recogida de datos[editar]

La fuente principal de recogida de datos es el entorno virtual de aprendizaje donde el estudiante deja una huella digital cada vez que interactúa en foros, consulta calendarios o materiales educativos. También pueden recogerse datos de otras fuentes donde queda registro como los sistemas de información del estudiante, bibliotecas, tarjetas de acceso a diferentes espacios de un campus universitario o las conexiones a redes wifi institucionales.[42]​

La estructuración de sistemas en línea permiten compilar la información por parte de los discentes en formado de estadística, respuestas predestinadas, patrones de aprendizaje ya formados y cálculos para ejecutar esta información e identificar puntos fuertes y débiles. Se tiene en cuenta tanto las respuestas como la manera de interactuar del alumno o el tiempo que dedica en realizar las actividades o expresar sus dificultades.[29]​

Uso de datos y aprendizaje adaptativo[editar]

La utilización de las analíticas de aprendizaje tiene un gran potencial en el desarrollo e introducción del aprendizaje adaptativo, entendido como un aprendizaje ofrecido a escala donde los estudiantes son dirigidos a materiales educativos en base a sus interacciones previas con tareas y contenidos relacionados.[42]​En relación a este tema, se observa además que a medida que los estudiantes son más conscientes de su cesión de datos educativos, demandan una mayor personalización de aprendizaje del mismo modo que se produce en otros sectores. Este aprendizaje adaptativo no sólo se ajusta a las preferencias de aprendizaje o competencias individuales, sino que facilita la integración con el estilo de vida del estudiante, siendo la tecnología portátil un elemento clave.[43]​

De esta manera, la plataforma crea un camino de aprendizaje específico para el estudiante. Además, al ser plataformas digitales, permiten comparar datos de los alumnos que ayudan a crear nuevas pautas, de manera que el sistema personaliza y concreta los resultados y permite restablecer sus características.[29]​

Los sistemas de aprendizaje adaptativo dependen en gran parte de los datos recogidos acerca de las aptitudes y actuaciones de los estudiantes, así como de su analítica de clics. Estos datos son una gran ayuda para los educadores, porque permiten analizar cómo se utilizan sus materiales educativos y comprobar su efectividad. Además pueden ser agregados y combinados con otro tipo de datos educacionales, proveyendo de una información muy valiosa a instancias educativas más altas, desde directores de programas hasta autoridades y gobiernos.[44]​

Referencias[editar]

  1. ↑ Brusilovsky, Peter (2003). "Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems". International Journal of Artificial Intelligence in Education 13 (2–4): 159–172.
  2. ↑ J. R. Carbonell (1970). "AI in CAI: An artificial intelligence approach to computer aided instruction". IEEE Transactions on Man-Machine Systems. MMS-11 (4): 190–202. doi:10.1109/TMMS.1970.299942.
  3. ↑ Derek Sleeman; John Seely Brown, eds. (1982). Intelligent tutoring systems. Academic Press.
  4. ↑ Binet, A. «Binet's IQ quest» (en inglés). L'Année Psychologique. Consultado el 6 de abril de 2019. 
  5. ↑ a b c d e f g h i «El aprendizaje adaptativo. Una educación personalizada a través de las TIC». Planeta. 2019. Consultado el 13 de octubre de 2019. 
  6. ↑ Seoane Pardo, Antonio; García Peñalvo, Francisco J. «De la Enseñanza Asistida por Ordenador (EAO) a la formación online. Algunos hitos significativos». Grupo de Investigación en interAcción y eLearning (GRIAL). Consultado el 7 de abril de 2019. 
  7. ↑ Rheingold, HOWARD. comunidad virtual. Gedisa. Consultado el 1 de noviembre de 2019. 
  8. ↑ Vázquez, Sergio. «comunidades en linea». digital-editorial. Consultado el 20 de octubre de 2019. 
  9. ↑ García, Inmaculada. «comunidades virtuales». 
  10. ↑ Cataldi, Zulma; Lage, Fernando J. (Marzo de 2009). «Sistema tutores inteligentes orientados a la enseñanza para la comprensión». Revista Electrónica de Tecnología Educativa (28). Consultado el 6 de abril de 2019. 
  11. ↑ «International AIED Society» (en inglés). International AIED Society. Consultado el 7 de abril de 2019. 
  12. ↑ Lemke, C. (2014). «Intelligent Adaptive Learning: An Essential Element of 21st Century Teaching and Learning». Dreambox (en inglés). Consultado el 6 de abril de 2019. 
  13. ↑ Domínguez, Figaredo (2016). Analítica del Aprendizaje y Big Data: Heurísticas y marcos interpretativos. 
  14. ↑ De Batista (2016). Minería de datos aplicada a datos masivos. pp. 288-292. 
  15. ↑ Martínez, Sánchez (2008). Modelo para diseñar sistemas de Enseñanza -aprendizaje inteligentes utilizando el razonamiento basado en casos. p. 140. 
  16. ↑ Zilberstein (2000). Desarrollo intelectual en las Ciencias Naturales. p. 5. 
  17. ↑ Lorca Abad (2013). Exclusión digital y límites de la comunicación mediada. pp. 111-123. 
  18. ↑ Romanut, González y Madot (2016). Asistente virtual para la utilización de herramientas de trabajo colaborativo en entornos educativos en línea. 
  19. ↑ Romanut, González y Madot (2016). Asistente virtual para la utilización de herramientas de trabajo colaborativo en entornos educativos en línea. 
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